Summary  
This chapter explains the difference between DAX calculated columns—which compute and store a value for each row in a table—and DAX measures—which compute and aggregated result on demand within a filter context—and provides guidance on when to use each for performance and modeling.  

General domain of usage  
Business intelligence

DAX bietet zwei Arten von Berechnungen in Power Pivot: Measures, die sich im Berechnungsbereich befinden, und berechnete Spalten, die sich innerhalb einer Tabelle befinden. Beide verwenden die DAX-Syntax und werden im Datenmodell gespeichert, nicht in der Excel-Arbeitsmappe.

Wird einmal pro Zeile ausgewertet. Jede Zeile erhält ein eigenes, unabhängiges Ergebnis basierend auf den Werten in dieser spezifischen Zeile. Das Ergebnis wird wie jede andere Spalte im Modell gespeichert und kann als Zeilenbeschriftung, Filter oder Spaltenüberschrift in einer Pivot-Tabelle verwendet werden.

Wird einmal für den gesamten aktuellen Filterkontext ausgewertet — die aktuell sichtbaren Zeilen. Gibt ein aggregiertes Ergebnis zurück — eine Summe, eine Anzahl, einen Durchschnitt — das auf Filter und Slicer in der Pivot-Tabelle reagiert.

Erzeugt die Berechnung ein Label oder eine Kategorie, die zu einer bestimmten Zeile gehört?

Erzeugt sie eine Summe, Anzahl oder einen Durchschnitt, der eine Menge von Zeilen zusammenfasst?

### Beispiel für eine berechnete Spalte
Wir erstellen eine Price Band-Spalte, die jedem Produkt ein Label — Low, Mid oder High — basierend auf seinem Einzelpreis zuweist. Dies ist ein zeilenbasiertes Label: Jedes Produkt erhält sein eigenes Price Band, das durch seinen eigenen Einzelpreis bestimmt wird.

```= IF(Products[Unit Price] < 100, "Low", IF(Products[Unit Price] < 500, "Mid", "High"))```

Wichtige Punkte:
- **Kein Measure-Name oder `:=`** —	berechnete Spalten beginnen mit `=` wie eine Excel-Formel. Der Spaltenname wird durch Umbenennen der **Überschrift** nach Eingabe der Formel festgelegt;
- **Spaltenreferenz-Syntax** —	`Products[Unit Price]` — dieselbe Tabellen- und Spaltensyntax wie bei DAX Measures. Keine Zelladressen;
- **Zwei schließende Klammern** — eine Klammer schließt das innere IF, eine das äußere. Eine häufige Fehlerquelle bei Formeln.



DAX verfügt nicht über eine `IFS`-Funktion — nur über `IF`. Wenn mehr als zwei Ergebnisse benötigt werden, müssen IF-Funktionen verschachtelt werden, wobei jeder False-Zweig zur nächsten Bedingung führt.

Hinweis

## Aufgabe
**Schritt 1 — Zwei berechnete Spalten hinzufügen**

1. Arbeitsmappe öffnen. Zu **Power Pivot → Verwalten → Datenansicht** wechseln;
2. Berechnete Spalte 1 — `Order Size` (Sales-Tabelle);
3. Auf die Registerkarte Sales klicken. Am rechten Rand der Tabelle eine berechnete Spalte mit folgender Formel hinzufügen:

`= IF(Sales[Quantity] >= 4, "Large", "Small")
`

4. Die Spalte in `Order Size` umbenennen;
5. Durch die Spalte scrollen und bestätigen, dass Zeilen mit einer Quantity von `4` oder mehr `Large` anzeigen und Zeilen mit einer Quantity von `3` oder weniger `Small` anzeigen;

6. Berechnete Spalte 2 — `Customer Tier` (Customers-Tabelle);
7. Auf die Registerkarte `Customers` klicken. Eine berechnete Spalte mit folgender Formel hinzufügen:

`
= IF(Customers[Segment] = "Enterprise", "Tier 1", IF(Customers[Segment] = "SMB", "Tier 2", "Tier 3"))
`
8. Rename the column `Customer Tier`; 
9. Scroll through the column and confirm that `Enterprise` customers show `Tier 1`, `SMB` customers show `Tier 2`, and `Startup` customers show `Tier 3` anzeigen.

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am genauesten die Speicher- und Performanceauswirkungen von berechneten Spalten im Vergleich zu Measures?

Erfahren Sie, wie Sie rohe Excel-Daten mit Power Pivot, DAX-Maßnahmen und einem interaktiven Dashboard, das sich automatisch aktualisiert, in ein verbundenes Datenmodell umwandeln. Ausgehend von einer flachen Tabelle erstellen Sie Beziehungen zwischen mehreren Tabellen, schreiben berechnete Kennzahlen und liefern einen professionellen, wiederverwendbaren Bericht – alles innerhalb von Excel.
Geeignet für Excel-Anwender mit Grundkenntnissen, die über einfache Berichte auf flachen Tabellen hinausgehen möchten.

Eine Einführung in das Thema Datenmodellierung, deren Bedeutung und die Inhalte, die im Verlauf des Kurses erstellt werden. Vorstellung des Nordic Bikes Projekts und Präsentation des fertigen Dashboards, bevor eine einzige Formel geschrieben wird.

Bevor ein Modell erstellt wird, benötigen Ihre Daten die richtige Struktur. Dieser Abschnitt behandelt, wie flache Daten in saubere, zweckorientierte Tabellen mit geeigneten Schlüsseln, konsistenter Formatierung und klarer Trennung zwischen Fakten und Dimensionen aufgeteilt werden.

Der zentrale technische Abschnitt des Kurses. Sie aktivieren Power Pivot, laden Ihre Tabellen in das Datenmodell, verbinden sie durch Beziehungen und lernen, wie Sie Probleme erkennen und beheben, die ein Modell unbemerkt beeinträchtigen.

Lernen Sie, Berechnungen zu schreiben, die weit über das hinausgehen, was Excel-Formeln allein leisten können. Von grundlegenden KPI-Maßnahmen bis hin zu Zeitintelligenzfunktionen baut dieser Abschnitt die analytische Ebene auf, die Ihre Berichterstattung unterstützt.

Verwandeln Sie Ihr Modell in ein fertiges Produkt. Sie erstellen Pivot-Tabellen, die reale Geschäftsfragen beantworten, wandeln diese in Diagramme um und fügen alles zu einem interaktiven Dashboard zusammen, das durch gemeinsame Slicer gesteuert wird.

Eine strukturierte Überprüfung dessen, was ein Modell zuverlässig, klar und übergabebereit macht. Der Abschnitt endet mit einem Abschlussprojekt, in dem Sie alle im Kurs erlernten Fähigkeiten von Anfang bis Ende anwenden.

Berechnete Spalten vs. Measures

Beispiel für eine berechnete Spalte

Aufgabe